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出版者:机械工业出版社

作者:常永英

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2007-9

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787111222620

丛书系列:

图书标签:

• ASP
• ASP
• NET
• C#
• Web开发
• 教程
• 程序设计
• 微软
• 技术
• 编程
• 实战
• 入门
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图书简介：Python数据科学实战指南 一、 概述与定位 本书旨在为希望深入掌握数据科学领域、尤其是利用Python语言进行实际项目开发的读者提供一本全面、实用的实战指南。我们深知当前市场对数据分析、机器学习和数据可视化人才的巨大需求，因此，本书不侧重于晦涩的数学理论推导，而是聚焦于如何将这些理论转化为可执行、可部署的解决方案。 本书的定位是连接理论知识与工业界应用之间的桥梁。我们假设读者对基本的编程概念有所了解，并希望系统性地学习如何运用Python生态系统中的核心工具链（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch）来处理真实世界中的复杂数据问题。 二、 核心内容架构 本书内容结构精心设计，按照数据科学项目的标准生命周期进行划分，确保读者能构建起完整的项目思维框架。 第一部分：环境搭建与基础数据处理 1. Python数据科学工具箱初探： 详细介绍Anaconda环境的配置、Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，以及版本管理的最佳实践。 2. NumPy：高效数值计算的基石： 深入讲解多维数组（ndarray）的创建、索引、切片和向量化操作。重点展示如何利用广播机制优化性能，这是后续所有复杂计算的基础。 3. Pandas：数据清洗与预处理的瑞士军刀： 这是本书篇幅最重的部分之一。我们不仅会介绍Series和DataFrame的基本操作，还将涵盖缺失值处理（插补策略）、数据合并与重塑（merge, join, pivot, melt）、时间序列数据的处理（日期时间对象、重采样），以及如何高效地进行分组聚合（groupby）。我们会使用真实的大型数据集作为示例，模拟数据准备阶段的各种“脏乱差”情况。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 1. 统计学基础回顾与应用： 简要回顾描述性统计量，并结合Pandas进行计算。重点讲解如何利用统计方法识别数据分布的异常点和潜在关系。 2. Matplotlib与Seaborn深度解析： 不仅仅是绘制图表，更强调图表的“叙事性”。我们将教授如何创建高质量、信息密度高的静态图表（直方图、箱线图、散点图、热力图）。对于高级用户，还会涉及自定义图表样式、子图布局和动画效果的实现。 3. 交互式可视化： 引入Plotly或Bokeh库，展示如何构建可供业务用户直接交互的数据仪表板原型，提升分析结果的可用性。 第三部分：经典机器学习算法实战 本部分是本书的重中之重，所有算法均采用Scikit-learn框架进行统一讲解，强调模型的选择、训练、评估和调优。 1. 监督学习入门： 回归模型： 从线性回归到岭回归、Lasso，讲解正则化的作用及参数选择。 分类模型： 逻辑回归、支持向量机（SVM）的原理与应用场景，尤其关注高维数据的处理。 2. 集成学习的威力： 深入探讨决策树、随机森林、Bagging和Boosting（特别是XGBoost和LightGBM）。我们将对比它们在不同类型数据集上的性能差异，并教授如何进行超参数网格搜索和随机搜索。 3. 模型评估与选择： 详细讲解交叉验证（Cross-Validation）、准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC指标，并讨论如何在分类不平衡问题中做出合理的评估选择。 第四部分：进阶主题与深度学习初步 1. 无监督学习： K-Means聚类算法、DBSCAN在客户分群中的应用；主成分分析（PCA）用于降维，并结合可视化展示降维效果。 2. 特征工程的艺术： 这是区分初级分析师和高级工程师的关键。讲解特征构造、特征编码（One-Hot, Target Encoding）、特征缩放和特征选择技术（如递归特征消除RFE）。 3. 深度学习基础： 简要介绍神经网络的基本结构（感知机、激活函数、反向传播）。使用TensorFlow/Keras快速搭建一个简单的多层感知机（MLP）解决分类问题，作为向更复杂深度学习模型过渡的桥梁。 第五部分：数据管道与项目部署（MLeOps初探） 1. 构建可复现的工作流： 强调代码的模块化和流程自动化。 2. 模型序列化与版本控制： 使用Pickle或Joblib保存训练好的模型，并讨论如何管理模型版本。 3. Flask/Streamlit 快速原型部署： 展示如何将训练好的模型封装成一个简单的Web服务API或交互式应用，供非技术人员调用。 三、 本书特色 1. 案例驱动，紧贴实战： 全书所有代码均基于Kaggle竞赛数据、公开数据集或模拟的行业数据（如金融、电商评论、传感器读数）编写，确保读者学到的技能可以直接应用于工作场景。 2. 性能优化意识： 在讲解Pandas和NumPy时，始终穿插向量化操作和性能对比，培养读者编写“快”代码的习惯。 3. 工具链的整合能力： 不仅仅教授单个库的用法，更侧重于如何将Pandas的数据清洗结果无缝地输入到Scikit-learn进行训练，再利用Matplotlib展示结果，形成完整的数据科学闭环。 4. 面向未来的学习路径： 尽管本书重点在经典ML，但通过第五部分的介绍，为读者指明了向大规模数据处理（如PySpark）和深度学习发展的清晰方向。 四、 适用人群 具备一定编程基础（不限语言，但了解Python更佳）的IT专业人士、工程师。 希望从传统软件开发转向数据分析或数据科学领域的在职人员。 大学理工科、统计学、经济学等专业中高年级学生。 希望通过实战掌握Python数据科学全流程的自学者。 通过本书的学习，读者将能够独立完成从数据获取、清洗、探索、建模、评估到初步部署的完整数据科学项目。

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这本《ASP.NET程序设计教程》绝对是我最近几年读过的技术类书籍中最令人惊喜的一本！作为一名刚入行不久的.NET开发者，我一直在寻找一本能够系统地介绍ASP.NET开发，并且语言通俗易懂的书籍。之前也翻阅过几本，但要么过于理论化，要么内容零散，看完之后还是感觉云里雾里。然而，当我拿到这本《ASP.NET程序设计教程》时，就被它的内容所吸引。从最基础的Web开发概念，到ASP.NET MVC、Web Forms等核心技术的讲解，都循序渐进，逻辑清晰。作者在讲解每个概念时，都会辅以大量的代码示例，这些示例不仅精炼，而且能够很好地展示技术点的实际应用。更重要的是，书中并没有仅仅停留在“怎么做”的层面，而是深入浅出地解释了“为什么这么做”，让我能更好地理解其背后的设计思想和原理。例如，在讲解路由机制时，作者不仅给出了配置方法，还详细解释了URL如何被映射到控制器和动作，以及参数的传递方式，这对于我理解ASP.NET MVC的请求处理流程起到了至关重要的作用。此外，书中还涉及了一些比较进阶的内容，比如数据访问、身份验证和授权，这些都是实际项目中必不可少的知识点，作者的处理方式也恰到好处，既不会过于深入而让新手望而却步，又能为有一定基础的读者提供参考。这本书的排版也非常舒适，代码着色清晰，图表也运用得恰到好处，阅读体验非常棒。总而言之，这绝对是一本值得反复研读的ASP.NET入门和进阶宝典。

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作为一名.NET爱好者，我一直对ASP.NET技术充满好奇，但苦于找不到一个合适的切入点。直到我发现了《ASP.NET程序设计教程》，这本厚厚的书就像一位循循善诱的老师，带领我一步步走进ASP.NET的奇妙世界。这本书最大的亮点在于它的“接地气”。它不是那种枯燥的技术手册，而是充满了作者对开发实践的深刻理解。从最基础的HTML、CSS、JavaScript在ASP.NET中的应用，到服务器端控件、数据绑定，再到后来的AJAX和Web API，每一个章节都围绕着实际开发中的常见问题和需求展开。书中大量的示例代码都非常贴合实际项目，让我能够很快地理解理论知识如何在实际项目中落地。我尤其喜欢书中关于数据库访问的部分，作者详细介绍了ADO.NET和Entity Framework的用法，并且对比了它们的优缺点，让我能够根据项目需求做出更合适的选择。此外，书中还穿插了一些关于项目管理和团队协作的建议，这对于我这样一个初学者来说，非常有价值，让我意识到编程不仅仅是写代码，更是一个完整的工程。这本书的语言风格也很友好，即使是比较晦涩的技术概念，作者也能用通俗易懂的比喻来解释，让我感觉学习过程并不枯燥。这本书的结构设计也很巧妙，循序渐进，一点点地建立起我的知识体系。

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我是一位资深.NET开发者，在工作中已经接触ASP.NET多年，也看过不少相关的书籍和技术文档。最近出于学习新框架和巩固基础的目的，我入手了这本《ASP.NET程序设计教程》。坦白说，一开始我并没有抱太高的期望，毕竟在这个领域已经有太多资料了。但出乎意料的是，这本书给我带来了不少新的启发。它并没有拘泥于过去的一些陈旧模式，而是相当注重对现代ASP.NET开发的介绍，尤其是关于ASP.NET Core方面的内容，讲解得非常深入和透彻。书中对于Razor Pages、API开发、微服务架构的集成等热门技术的探讨，都非常有前瞻性，并且给出了非常实用的建议和实践方法。我特别欣赏作者在介绍新技术时，不仅仅是罗列API，而是会分析其在不同场景下的优劣，以及与其他技术栈的配合方式。例如，在讨论gRPC在ASP.NET Core中的应用时，书中不仅讲解了基本概念和使用，还对比了RESTful API的优势，并给出了何时选择哪种通信方式的指导，这对于我优化系统架构非常有帮助。另外，书中对性能优化和安全性方面的讲解也相当到位，涵盖了常见的安全漏洞和防御措施，以及如何通过代码优化提升应用程序的响应速度。这本书的写作风格非常严谨，逻辑性强，适合我这样希望深入理解底层原理的开发者。阅读过程就像是在和一位经验丰富的同行交流，受益匪浅。

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从一名asp.net小白到能够独立开发简单的Web应用程序，这本《ASP.NET程序设计教程》功不可没。这本书最大的优点就是它的“零门槛”和“全覆盖”。我完全没有Web开发基础，从这本书的第一个字开始，就觉得非常亲切。作者从最基础的HTTP协议讲起，然后逐步引导我理解Web服务器的工作原理，以及ASP.NET是如何在其中扮演角色的。书中对于ASP.NET Web Forms模型的讲解，让我对事件驱动的Web开发模式有了初步的认识，虽然现在更多人倾向于MVC，但理解Web Forms的原理对于理解Web开发的历史和演进依然很有意义。更让我欣喜的是，书中对ASP.NET MVC的讲解非常系统，从路由到控制器，从视图到模型绑定，每一个环节都讲得清清楚楚，并且都配有简单易懂的例子。我特别喜欢书中关于AJAX和JavaScript交互的部分，它让我明白了如何在不刷新整个页面的情况下更新内容，这使得我的Web应用程序更加用户友好。这本书还涉及了一些基础的数据库操作，比如如何使用SQL Server，如何进行数据查询和更新，这些对于我这样的新手来说，是必不可少的技能。虽然书中有一些内容可能涉及更深的知识，但我发现即使是初学者，也能在作者的引导下，逐步理解并掌握。这本书就像一个完整的工具箱，里面包含了构建Web应用程序所需的大部分基础工具和知识。

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《ASP.NET程序设计教程》这本书，我只能用“惊艳”来形容！作为一名在Web开发领域摸爬滚打多年的开发者，我对市面上的技术书籍已经有些审美疲劳了。但这本书，让我眼前一亮。它不仅仅是一本教程，更像是一部关于ASP.NET技术演进和最佳实践的百科全书。作者的功底非常深厚，对于ASP.NET的各个方面都有着极其深刻的洞察。书中对ASP.NET MVC架构的剖析，不仅仅是讲解Model, View, Controller的概念，更是深入到路由、过滤器、视图引擎等核心组件的设计原理，并且还详细探讨了依赖注入、领域驱动设计等高级模式在ASP.NET MVC中的应用，这对于我这样的资深开发者来说，提供了宝贵的参考和改进思路。同时，书中对ASP.NET Core的介绍也相当全面，不仅仅是停留在表面，而是深入到性能优化、并发处理、部署策略等方面。我特别欣赏书中关于跨平台开发和容器化部署的讨论，这正是当前Web开发的主流趋势。作者在讲解这些内容时，都结合了大量的实战经验，给出了很多“干货”，例如如何构建可伸缩的API，如何实现高效的缓存策略，如何进行安全的代码审计等。这本书的排版和图示也做得非常出色，使得复杂的技术概念更容易被理解和消化。总而言之，这是一本能够帮助我不断提升自身技术水平的宝藏。

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